Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Was ist ein natürlicher Sprachprozess (NLP)?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz und Computerlinguistik, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlichen (natürlichen) Sprachen konzentriert. NLP umfasst die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, menschliche Sprache auf sinnvolle und nützliche Weise zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.

NLP kann grob in zwei Hauptkategorien unterteilt werden:

1. Verständnis natürlicher Sprache (NLU)
2. Erzeugung natürlicher Sprache (NLG)

Diese Prozesse unterscheiden natürliche und menschliche Sprachen von Computer- oder Programmiersprachen, indem sie sich auf die Nuancen, den Kontext und die Variabilität der menschlichen Kommunikation konzentrieren.

Verständnis natürlicher Sprache (NLU)

Das Verständnis natürlicher Sprache ist die Art und Weise, wie KI Text oder Sprache versteht. Das Wort „verstehen“ ist etwas irreführend, da Computer von Natur aus nichts verstehen; Vielmehr können sie Eingaben so verarbeiten, dass für den Menschen sinnvolle Ergebnisse entstehen.

Sprache ist bekanntermaßen schwer vollständig zu beschreiben. Selbst wenn es Ihnen gelingt, alle Wörter und Regeln der Standardversion einer bestimmten Sprache zu dokumentieren, gibt es Komplikationen wie Dialekte, Slang, Sarkasmus, Kontext und wie sich diese Dinge im Laufe der Zeit ändern.

Ein logikbasierter Codierungsansatz scheitert angesichts dieser Komplexität schnell. Im Laufe der Jahrzehnte haben Informatiker statistische Methoden entwickelt, mit denen KI Texte verstehen kann, um immer genauer zu verstehen, was Menschen sagen.

Erzeugung natürlicher Sprache (NLG)

In letzter Zeit wird der Fähigkeit von Computern, Sprache zu erzeugen, viel mehr Aufmerksamkeit geschenkt. Tatsächlich ist der Textteil der generativen KI eine Form der Generierung natürlicher Sprache.

Das heutige NLG ist im Wesentlichen ein sehr anspruchsvolles Ratespiel. Anstatt die Regeln der Grammatik von Natur aus zu verstehen, spucken generative KI-Modelle den Text wortweise aus, und zwar mithilfe probabilistischer Modelle, die den Kontext ihrer Antwort berücksichtigen. Da die heutigen Large Language Models (LLMs) auf so viel Text trainiert wurden, wirkt ihre Ausgabe im Allgemeinen wie eine gute menschliche Sprache, auch wenn der Inhalt manchmal nicht stimmt. (Mehr dazu später.)

Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) umfasst mehrere Schritte zur Analyse und zum Verstehen der menschlichen Sprache. Hier ist eine Aufschlüsselung der Hauptphasen:

Lexikalische Analyse

Zunächst wird die Eingabe in kleinere Teile, sogenannteToken, zerlegt. Token können einzelne Wörter, Wortteile oder kurze Phrasen sein.

Beispielsweise könnte „cooked“ zu zwei Token werden, „cook“ und „ed“, um die Bedeutung und die Zeitform des Verbs getrennt zu erfassen, während „hot dog“ ein Token sein könnte, weil die beiden Wörter zusammen eine unterschiedliche Bedeutung haben.

Syntaktische Analyse

Dieser Schritt konzentriert sich auf die Struktur der Token und deren Einbettung in einen grammatikalischen Rahmen.

Beispielsweise identifiziert das Modell im Satz „Pat hat für alle einen Hot Dog gekocht“ „gekocht“ als Verb im Präteritum, „Hot Dog“ als direktes Subjekt und „jeder“ als indirektes Subjekt.

Semantische Analyse

Bei der Semantik geht es darum, die Bedeutung der Wörter zu verstehen. Dieser Prozess hilft dem Modell, die Absicht des Sprechers zu erkennen, insbesondere wenn ein Wort oder eine Phrase unterschiedlich interpretiert werden kann.

Da im Beispielsatz das indirekte Subjekt auf mehrere Personen hinweist, ist es unwahrscheinlich, dass Pat einen einzelnen Hot Dog zubereitet hat, sodass das Modell die Bedeutung als „ein Hot Dog pro Person“ verstehen würde.

Anerkennung benannter Entitäten (NER)

Namen haben innerhalb von Sprachen besondere Eigenschaften. Ob implizit oder explizit trainiert, KI-Modelle erstellen lange Listen in vielen Kategorien, die von Namen von Fast-Food-Ketten bis hin zu Monaten im Jahr reichen.

NER identifiziert diese anhand einzelner oder mehrerer Token, um das Verständnis des Kontexts zu verbessern. Im Fall von „Pat“ ist ein bemerkenswerter Datenpunkt, dass das implizierte Geschlecht nicht eindeutig ist.

Ein weiterer Aspekt von NER besteht darin, dass es Übersetzungsmaschinen dabei hilft, nicht zu übereifrig zu sein. Daten und Ländernamen sollten übersetzt werden, Personen- und Firmennamen jedoch normalerweise nicht. (Pat, der Name, sollte nicht wörtlich übersetzt werden als zärtliches Klopfen mit der offenen Hand.)

Pragmatische Analyse

In dieser Phase wird darüber nachgedacht, ob der wörtlichen Bedeutung der Wörter gefolgt werden soll oder ob Faktoren wie Redewendungen, Sarkasmus oder andere praktische Implikationen vorliegen.

Im Beispielsatz bedeutet „jeder“ wörtlich jede Person auf der Welt. Angesichts der Situation, dass eine Person kocht, ist es jedoch äußerst unwahrscheinlich, dass Pat acht Milliarden Franken grillt und verteilt. Stattdessen interpretiert die KI das Wort als „alle Menschen innerhalb einer bestimmten Gruppe“.

Diskursintegration

In dieser Phase geht es darum, wie sich die Bedeutung auf ein gesamtes Gespräch oder Dokument auswirkt. Wenn der nächste Satz „Sie hat dann ein Nickerchen gemacht“ lautet, geht das Modell davon aus, dass sich „sie“ auf Pat bezieht, und klärt so die Geschlechterunklarheit auf, falls sie noch einmal auftaucht.

Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache

Hier sind einige wichtige Anwendungen von NLP:

Textverarbeitung

Immer wenn ein Computer Eingabetext interpretiert, ist NLP am Werk. Einige spezifische Anwendungen umfassen:

• Schreibunterstützung: Tools wie Grammarly nutzen NLP, um Echtzeit-Feedback zu Ihrem Schreiben zu geben, einschließlich Rechtschreibprüfung, Grammatikkorrekturen und Tonanpassungen. Erfahren Sie im nächsten Abschnitt mehr darüber, wie Grammarly NLP nutzt.
• Stimmungsanalyse: NLP ermöglicht es Computern, den emotionalen Ton hinter einem Text zu beurteilen. Dies ist für Unternehmen nützlich, um die Gefühle der Kunden gegenüber Produkten, Shows oder Dienstleistungen zu verstehen, die sich auf Verkäufe und Engagement auswirken können.
• Suchmaschinen: Durch die Analyse der Bedeutung Ihrer Suchanfrage können sie Ergebnisse präsentieren, auch wenn diese nicht genau das enthalten, was Sie eingegeben haben. Dies gilt für Websuchen wie Google und andere Arten wie soziale Medien und Shopping-Websites.
• Automatische Vervollständigung: Durch den Vergleich dessen, was Sie bereits eingegeben haben, mit einer großen Datenbank dessen, was andere Personen (und Sie) in der Vergangenheit eingegeben haben, kann NLP eine oder mehrere Vermutungen darüber anstellen, was als nächstes kommen sollte.
• Klassifizierung: Eine weitere häufige Verwendung von NLP ist die Kategorisierung verschiedener Eingaben. NLP kann beispielsweise feststellen, welche Aspekte der Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens in Bewertungen besprochen werden.

Textgenerierung

Sobald ein NLP-Modell den ihm gegebenen Text versteht, kann es reagieren. Oft handelt es sich bei der Ausgabe auch um Text.

• Umschreiben: Tools wie Grammarly analysieren Text, um Verbesserungen an Klarheit, Ton und Stil vorzuschlagen. Grammarly nutzt NLP auch, um die Textkomplexität an die Zielgruppe anzupassen, Kontextlücken zu erkennen, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und vieles mehr.
• Zusammenfassend: Eine der überzeugendsten Fähigkeiten der heutigen Gen-KI besteht darin, große Texte auf das Wesentliche zu reduzieren, sei es das Transkript einer Besprechung oder ein Thema, das sie aus dem Training kennt. Dabei nutzt es seine Fähigkeit, viele Informationen in seinem Kurzzeitgedächtnis zu speichern, um einen breiteren Kontext zu betrachten und Muster zu erkennen.
• Nachrichtenartikel: KI wird manchmal verwendet, um grundlegende Informationen zu erfassen und einen ganzen Artikel zu erstellen. Anhand verschiedener Statistiken zu einem Baseballspiel kann beispielsweise eine Erzählung verfasst werden, die den Verlauf des Spiels und die Leistung verschiedener Spieler beschreibt.
• Prompt Engineering: Bei einer Meta-Nutzung von KI kann NLP eine Eingabeaufforderung generieren, die eine andere KI anweist. Wenn Sie beispielsweise über ein kostenpflichtiges ChatGPT-Konto verfügen und es auffordern, ein Bild zu erstellen, wird Ihr Text mit zusätzlichen Informationen und Anweisungen ergänzt, die an das DALL-E-Bilderzeugungsmodell weitergeleitet werden.

Sprachverarbeitung

Die Umwandlung gesprochener Sprache in Text bringt Herausforderungen wie Akzente, Hintergrundgeräusche und phonetische Variationen mit sich. NLP verbessert diesen Prozess erheblich, indem es kontextbezogene und semantische Informationen nutzt, um Transkriptionen genauer zu machen.

• Live-Transkription: Auf Plattformen wie Zoom oder Google Meet ermöglicht NLP Echtzeit-Transkripte, um früheren Text basierend auf neuem Kontext aus der laufenden Rede anzupassen.Es hilft auch dabei, Sprache in verschiedene Wörter zu segmentieren.
• Interaktive Sprachantwortsysteme (IVR): Die Telefonsysteme, die normalerweise im Kundendienst großer Unternehmen verwendet werden, nutzen NLP, um zu verstehen, wofür Sie um Hilfe bitten.

Sprachübersetzung

NLP ist für die Übersetzung von Texten zwischen Sprachen von entscheidender Bedeutung und eignet sich sowohl für Gelegenheitsnutzer als auch für professionelle Übersetzer. Hier sind einige wichtige Punkte:

• Alltagsgebrauch: NLP hilft Menschen beim Surfen, Chatten, Lernen und Reisen in verschiedenen Sprachen, indem es genaue Übersetzungen liefert.
• Professioneller Einsatz: Übersetzer nutzen häufig maschinelle Übersetzungen für erste Entwürfe und verfeinern diese mit ihrer Sprachkompetenz.Spezialisierte Plattformen bieten Übersetzungsspeicher an, um eine konsistente Terminologie für bestimmte Bereiche wie Medizin oder Recht aufrechtzuerhalten.
• Verbesserung der Übersetzungsgenauigkeit: Durch die Bereitstellung von mehr Kontext, beispielsweise vollständigen Sätzen oder Absätzen, können NLP-Modelle genauere Übersetzungen erstellen als kurze Sätze oder einzelne Wörter.

Eine kurze Geschichte von NLP

Die Geschichte des NLP kann in drei Hauptepochen unterteilt werden: den regelbasierten Ansatz, das Zeitalter der statistischen Methoden und die Deep-Learning-Revolution. Jede Ära brachte transformative Veränderungen auf dem Gebiet mit sich.

Regelbasierter Ansatz (1950er Jahre)

Die ersten NLP-Programme, die in den 1950er Jahren begannen, basierten auf fest codierten Regeln. Diese Programme eigneten sich gut für die einfache Grammatik, offenbarten jedoch bald die Herausforderungen, umfassende Regeln für eine ganze Sprache zu erstellen. Die Komplexität von Ton und Kontext in der menschlichen Sprache machte diesen Ansatz arbeitsintensiv und unzureichend.

Statistische Methoden (1980er Jahre)

In den 1980er Jahren begannen Informatiker mit der Entwicklung von Modellen, die statistische Methoden nutzten, um Muster in großen Textkorpora zu finden. Dieser Ansatz nutzte Wahrscheinlichkeiten anstelle von Regeln, um Eingaben zu bewerten und Ausgaben zu generieren, und erwies sich als genauer, flexibler und praktischer. Drei Jahrzehnte lang wurden Fortschritte im NLP größtenteils durch schrittweise Verbesserungen der Rechenleistung und der Größe der Trainingsdatensätze vorangetrieben.

Deep Learning (Mitte 2010 bis heute)

Seit Mitte der 2010er Jahre hat Deep Learning das NLP revolutioniert. Moderne Deep-Learning-Techniken ermöglichen es Computern, menschliche Sprache mit bemerkenswerter Genauigkeit zu verstehen, zu generieren und zu übersetzen – und übertreffen bei bestimmten Aufgaben oft die menschliche Leistung.

Zwei große Fortschritte haben diesen Fortschritt vorangetrieben:

1. Riesige Trainingsdaten: Forscher haben die umfangreichen Daten genutzt, die das Internet generiert.Modelle wie GPT-4 werden beispielsweise auf Texte trainiert, die mehr als einer Million Büchern entsprechen. Ebenso stützt sich Google Translate auf einen riesigen Korpus paralleler Übersetzungsinhalte.
2. Fortgeschrittene neuronale Netze: Neue Ansätze haben neuronale Netze verbessert, sodass sie größere Eingabemengen ganzheitlich bewerten können.Ursprünglich konnten rekursive neuronale Netze und verwandte Technologien Sätze oder kurze Absätze verarbeiten. Die heutige Transformer-Architektur kann mithilfe einer Technik namens Aufmerksamkeit mehrere Absätze oder sogar ganze Seiten verarbeiten. Dieser erweiterte Kontext erhöht die Wahrscheinlichkeit, die Bedeutung richtig zu erfassen, ähnlich wie das menschliche Verständnis.

Wie Grammarly die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt

Grammarly verwendet eine Mischung aus regelbasierten Systemen und Modellen des maschinellen Lernens, um Autoren zu unterstützen. Regelbasierte Methoden konzentrieren sich auf objektivere Fehler wie Rechtschreibung und Grammatik. Für diskretionäre Aufgaben wie Ton und Stil werden Modelle des maschinellen Lernens verwendet. Diese beiden Typen arbeiten oft zusammen, wobei ein System namens Gandalf (wie in „Du kannst nicht bestehen“) bestimmt, welche Vorschläge den Benutzern präsentiert werden. Alice Kaiser-Schatzlein, analytische Linguistin bei Grammarly, erklärt: „Die regelbasierte Bewertung liegt hauptsächlich im Bereich der Korrektheit, während Modelle eher für subjektivere Arten von Änderungen verwendet werden.“

Das Feedback von Benutzern, sowohl aggregiert als auch individuell, bildet eine entscheidende Datenquelle für die Verbesserung der Grammarly-Modelle. Gunnar Lund, ein weiterer analytischer Linguist, erklärt: „Wir personalisieren Vorschläge entsprechend dem, was Menschen in der Vergangenheit akzeptiert oder abgelehnt haben.“ Dieses Feedback wird anonymisiert und ganzheitlich zur Verfeinerung und Entwicklung neuer Funktionen genutzt. So wird sichergestellt, dass sich das Tool an verschiedene Schreibstile anpasst und gleichzeitig die Privatsphäre gewahrt bleibt.

Die Stärke von Grammarly liegt in der Bereitstellung sofortiger, qualitativ hochwertiger Unterstützung auf verschiedenen Plattformen. Wie Lund anmerkt, ist die Produktschnittstelle ein wichtiger Teil, um die Leistungsfähigkeit der KI zugänglich zu machen: „Grammarly bietet sofortige Unterstützung … und stellt NLP in einer schnellen und benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche bereit.“ Diese Zugänglichkeit und Reaktionsfähigkeit kommt allen zugute, die auf Englisch schreiben, insbesondere Nicht-Muttersprachlern.

Der nächste Schritt ist die Personalisierung, bei der ein Benutzer Vorschläge akzeptiert und ablehnt. Wie Kaiser-Schatzlein sagt: „Wir möchten, dass unser Produkt Texte hervorbringt, die viel kontextbewusster sind und den persönlichen Geschmack und Ausdruck des Autors widerspiegeln. Wir arbeiten daran, die Sprache eher nach Ihnen klingen zu lassen.“

Anmerkung des Herausgebers: Grammarly nimmt den Schutz Ihrer Privatsphäre sehr ernst. Es implementiert strenge Maßnahmen wie Verschlüsselung und sichere Netzwerkkonfigurationen, um Benutzerdaten zu schützen. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

Anwendungsfälle für die Industrie

NLP revolutioniert die Industrie, indem es Maschinen in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es verbessert die Effizienz, Genauigkeit und Benutzererfahrung im Gesundheitswesen, in der Rechtsberatung, im Einzelhandel, bei Versicherungen und im Kundenservice. Hier sind einige wichtige Anwendungsfälle in diesen Sektoren.

Gesundheitspflege

Transkriptionssoftware kann die Effizienz und Wirksamkeit der begrenzten Zeit, die ein Arzt für jeden Patienten hat, erheblich verbessern. Anstatt einen Großteil der Sitzung damit zu verbringen, Notizen zu schreiben, können sie sich darauf verlassen, dass eine App ein natürliches Gespräch mit einem Patienten transkribiert. Eine weitere NLP-Ebene kann das Gespräch zusammenfassen und relevante Informationen wie Symptome, Diagnose und Behandlungsplan strukturieren.

Legal

NLP-Tools können Rechtsdatenbanken nach relevanter Rechtsprechung, Gesetzen und Präzedenzfällen durchsuchen, was Zeit spart und die Genauigkeit der Rechtsrecherche verbessert. Ebenso können sie den Entdeckungsprozess verbessern und Muster und Details in Tausenden von Dokumenten finden, die Menschen möglicherweise übersehen.

Einzelhandel

Verkäufer nutzen NLP für Stimmungsanalysen, indem sie sich Kundenbewertungen und Feedback auf ihrer Website und im Internet ansehen, um Trends zu erkennen. Einige Einzelhändler haben auch begonnen, diese Analyse den Käufern zugänglich zu machen und die Reaktionen der Verbraucher auf verschiedene Eigenschaften vieler Produkte zusammenzufassen.

Versicherung

Bei Schadensersatzansprüchen ist häufig eine umfangreiche Dokumentation erforderlich. NLP kann relevante Informationen aus Polizeiberichten, lebenslangen Arztbriefen und vielen anderen Quellen extrahieren, um Maschinen und/oder Menschen dabei zu helfen, schneller und genauer zu urteilen.

Kundendienst

Die Bereitstellung von Kundensupport ist teuer, und Unternehmen setzen seit Jahrzehnten Chatbots, Telefonbäume mit Sprachantwort und andere NLP-Tools ein, um die Menge an Eingaben zu reduzieren, mit denen Mitarbeiter direkt umgehen müssen. Die generative KI, die sowohl auf LLMs als auch auf unternehmensspezifische Feinabstimmungen zurückgreifen kann, hat sie deutlich nützlicher gemacht. Heutige NLP-basierte Bots können oft Nuancen in Kundenfragen verstehen, spezifischere Antworten geben und sich sogar in einem Ton ausdrücken, der auf die Marke zugeschnitten ist, die sie vertreten.

Vorteile der Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP verfügt über eine breite Palette von Anwendungen, die unser tägliches Leben und unsere Interaktion mit Technologie erheblich verbessern, darunter:

• Datenübergreifend suchen: Fast alle Suchmaschinen, von Google bis zum Katalog Ihrer lokalen Bibliothek, verwenden NLP, um Inhalte zu finden, die Ihrer Absicht entsprechen. Ohne sie wären die Ergebnisse darauf beschränkt, genau mit Ihrer Eingabe übereinzustimmen.
• Zugänglichkeit: NLP ist die Grundlage dafür, wie Computer Dinge für sehbehinderte Menschen vorlesen oder das gesprochene Wort für Hörgeschädigte umwandeln können.
• Alltagsübersetzung: Sofortige, kostenlose und qualitativ hochwertige Übersetzungsdienste haben den Zugang zu Informationen auf der ganzen Welt erleichtert. Es geht auch nicht nur um Text-zu-Text: Visuelle und akustische Übersetzungstechnologien ermöglichen es Ihnen, zu verstehen, was Sie sehen und hören, auch wenn Sie nicht wissen, wie man die Sprache schreibt.
• Verbesserte Kommunikation: Grammarly ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie NLP die Klarheit beim Schreiben verbessern kann. Durch die Bereitstellung kontextrelevanter Vorschläge hilft Grammarly Autoren bei der Auswahl von Wörtern, die ihre beabsichtigte Bedeutung besser vermitteln. Wenn ein Autor außerdem unter einer Schreibblockade leidet, können ihm die KI-Funktionen von Grammarly den Einstieg erleichtern, indem sie ihm Anregungen oder Ideen geben, mit dem Schreiben zu beginnen.

Herausforderungen der Verarbeitung natürlicher Sprache

Während NLP viele Vorteile bietet, birgt es auch einige große Herausforderungen, die angegangen werden müssen, darunter:

• Voreingenommenheit und Fairness: KI-Modelle wissen von Natur aus nicht, ob richtig oder falsch ist, und ihre Trainingsdaten enthalten oft historische (und aktuelle) Voreingenommenheiten, die ihre Ergebnisse beeinflussen.
• Datenschutz und Sicherheit: Es ist bekannt, dass Chatbots und andere künstliche Intelligenzen personenbezogene Daten preisgeben. NLP erleichtert Computern die Verarbeitung und Zusammenstellung sensibler Daten. Es besteht ein hohes Risiko des Diebstahls und sogar der unbeabsichtigten Verbreitung.
• Alles andere als perfekt: NLP macht oft Fehler, insbesondere beim gesprochenen Wort. Die meisten NLP-Systeme sagen Ihnen nicht, wie sicher sie sich bei ihren Vermutungen sind. Wenn es also auf Genauigkeit ankommt, lassen Sie Übersetzungen, Transkripte usw. unbedingt von einem gut informierten Menschen prüfen.
• Long-Tail-Sprachen: Der Löwenanteil der NLP-Forschung wurde auf Englisch durchgeführt, und ein Großteil des Restes erfolgte im Kontext der Übersetzung und nicht in der Analyse innerhalb der Sprache. Es gibt mehrere Hindernisse für die Verbesserung des nicht-englischen NLP, insbesondere die Suche nach ausreichenden Trainingsdaten.
• Deepfakes und anderer Missbrauch: Während Menschen seit Beginn des Schreibens Dokumente fälschen, machen Fortschritte im NLP es viel einfacher, gefälschte Inhalte zu erstellen und einer Entdeckung zu entgehen. Insbesondere können die Fälschungen stark an den Kontext und den Schreibstil einer Person angepasst werden.

Zukunft der Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Zukunft der KI vorherzusagen ist eine notorisch schwierige Aufgabe, aber hier sind einige Richtungen, auf die Sie achten sollten:

• Personalisierung: Modelle sammeln Informationen über Sie, um Ihren Kontext, Ihre Vorlieben und Bedürfnisse besser zu verstehen. Ein heikler Aspekt dieses Vorstoßes wird die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und individuellen Vorlieben sein. Um sicherzustellen, dass Ihre Daten sicher bleiben, verwenden Sie nur Tools, die sich für verantwortungsvolle Innovation und KI-Entwicklung einsetzen.
• Mehrsprachig: Über die Übersetzung hinaus werden neue Techniken dazu beitragen, dass KI-Modelle in mehreren Sprachen mit mehr oder weniger gleichen Kenntnissen funktionieren.
• Multimodalität: Die neuesten KI-Innovationen können gleichzeitig Eingaben in mehreren Formen in Text, Video, Audio und Bild annehmen. Das bedeutet, dass Sie über ein Bild oder Video sprechen können und das Model versteht, was Sie im Medienkontext sagen.
• Schnellere Edge-Verarbeitung: Der Begriff „Edge“ bezieht sich in diesem Fall auf Geräte und nicht auf die Cloud. Neue Chips und Software werden es Telefonen und Computern ermöglichen, Sprache zu verarbeiten, ohne Daten hin und her an einen Server zu senden. Diese lokale Verarbeitung ist sowohl schneller als auch sicherer. Grammarly ist Teil dieses aufregenden neuen Weges, da unser Team bereits an der KI-Verarbeitung auf Geräteebene auf Googles Gemini Nano arbeitet.

Abschluss

Zusammenfassend ist NLP ein wichtiges und fortschrittliches Gebiet der KI und Computerlinguistik, das Computer in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. NLP hat Anwendungen in der Textverarbeitung, Spracherkennung, Übersetzung und Stimmungsanalyse verändert, indem es Komplexitäten wie Kontext und Variabilität berücksichtigt. Trotz Herausforderungen wie Voreingenommenheit, Datenschutz und Genauigkeit verspricht die Zukunft von NLP Fortschritte in den Bereichen Personalisierung, Mehrsprachigkeit und multimodale Verarbeitung, was seine Auswirkungen auf die Technologie und verschiedene Branchen verstärken wird.